第58章 被包围了
“？？？”孟繁岐一边走，一边把合同文件往包里装，刚打开门，迎面就听到这么一句话。</p>
直接愣在了原地，细看眼前的人，高了自己半头左右，人高马大。</p>
他身着宽松的衬衫和卫衣，有比较明显的训练痕迹。此刻正笑眯眯地盯着自己，肢体动作上显得有些局促。</p>
“你是....？”孟繁岐扬起左边眉毛，试探性地问道。</p>
“王恺，哥。”王恺嘿嘿笑着，请孟繁岐在一旁坐下，“请坐请坐，我是具体负责交接代码的。”</p>
王恺说着将自己的笔记本电脑拉到两人中间，“内部账号密码都给你创建好了，你需要把整个项目上传到指定位置，然后得有一些必要的代码注释，介绍和运行方法与流程。</p>
得确保各个部位的代码别人能看懂，所以说今天最后的任务就是让我弄懂整个算法，过一遍这个代码和技术，就算是交接完成了。”</p>
“没问题，这个我懂的。”代码交接，内部工具控制版本，代码有什么规范，哪里必须写注释，变量和函数的命名有什么规则和限制，这些东西孟繁岐都非常熟悉了。</p>
更别说，他还曾在尚海的白度就职过，代码习惯上肯定不会犯错，以至于不符合要求。</p>
他花了一周多重新优化了一下代码，之所以需要这么久，很大程度上也是因为交接需要很多必要的代码注释，文档的撰写。</p>
以便别人可以迅速看懂理解。</p>
“王凯歌是吧，这些东西我还算是了解，注释和文档我都写了。”孟繁岐说着，在王恺的电脑上操作了一番，从自己的github私人仓库拉下了最新版本的代码到本地。</p>
“我简单跟你过一遍整個流程，细节上的东西今天肯定没法全部搞通，我们留个联系方式，以后肯定还需要多次交流。”</p>
“是王恺，哥。”王恺有个口癖，见到厉害的人总是忍不住叫哥。配合其魁梧的身材，有些异样的反差。“我跟余总同名，都是一个恺字。”</p>
“哦哦哦。”孟繁岐恍然大悟，“你们这不都是硕博生，你至少也得二十五六了吧，管我叫什么哥？”</p>
“今年二十四，哥。”王恺答道，“术业有专攻，代码一道，达者为哥。在我们组内，我属于是弟中之弟了，放眼望去，全是我哥。”</p>
“意思是你是最菜的？”刚才三位高管在的时候，孟繁岐总有种领导在的感觉，不是很习惯。现在和王恺这样的普通员工打趣，才更有点工作时的感觉。</p>
“那怎么派了你来？”</p>
“肯定是一个笨鸟先飞嗷。”王恺对自己对自己的菜不以为耻，反以为荣，“如果交接能让我搞懂了，那就说明彻底没问题了，整个研究院的人肯定都能轻松拿下。”</p>
“还在划，还在划，来听大哥讲解了。”见孟繁岐已经拉下了项目，打开了文档和代码，王恺连忙起身招呼道。</p>
在中气十足的招呼声中，十几位研究成员应声而来，直接将两人团团围住。</p>
“嫂子，你坐这！”王恺见韩辞在一旁站着围观，顿时觉得自己表现的时候到了，连忙起身让座。</p>
“别乱说嗷，我哪有这么好命。”孟繁岐觉得这小子还挺有意思的，“说正事吧，文档和论文的草稿我这里都给了，这个你们仔细仔细去读，我就不直接讲了。”</p>try{ggauto();} catch(ex){}
“今天主要就是说一下主要脉络和逻辑。YOLO检测算法，就是youonlylookonce，只看一次。指的是对图片仅进行一次扫描，它的主要速度提升就来自于此。</p>
一个经典的检测方法的流程是这样的：先通过计算机图形学（或者深度学习）的方法，对图片进行分析，找出若干个可能存在物体的区域，将这些区域裁剪下来，放入一个图片分类器中，由分类器分类。</p>
最愚蠢的做法就是用多个尺寸的选框反复扫描图片，后面则是使用一些办法，筛选最有可能的一些区域。这些做法都是两步走的，看一次图片选感兴趣的区域，再看一次图片去为这个区域做分类。</p>
而我的做法是直接将整个图片划分成均匀的多个网格，其中每个格子都可以输出物体的类别和检测框的坐标。物体落在哪个区域，哪个区域就负责预测这个物体。</p>
我的网络输出是一维的，前N个数字代表N个类别的概率，后面X个数字代表X个检测框的概率，最后4X个数字用以描述检测框在图片上的位置。”</p>
“那怎么可能会快一两百倍呢？”有思维敏捷的白度研究员出声提问道，“比较注重速度的传统办法会削减提出的区域数量，通常最多也不过千余个。按照你的说法，你至少也需要数十个网格，每个网格又需要数个检测框，这样的话，感觉差别也不是非常大。”</p>
“如果我们采用7x7的网格+两个检测框的话，总数量就仅为98个检测框。此外，在骨干网络的设计还有非极大值抑制的具体操作顺序上，也有很大的调整空间。”</p>
“那性能应该会受到很大的影响吧？”</p>
“多类的目标应该怎么去做？”</p>
“这样的话，小目标的检测应该会是一个难题吧？”</p>
随着孟繁岐的讲解，在场的研究员们理解越来越深，问题也越来越多。</p>
孟繁岐不得不说，李彦弘的这个研究院确实聚集了一批相当出色且思维跳跃有创造力的青年程序员们。</p>
这才听了没有半小时，就已经能够问出相当有深度，有意义的问题了。</p>
其中有速度提升的来源，参数设置和意义这样孟繁岐很好解释的问题。</p>
也有对小目标检测的担忧，这种确实是YOLO算法硬伤的问题。</p>
讨论起技术内容来，时间总是过得特别快，不知不觉两三个小时过去，孟繁岐此行的任务总算是全部完成了。</p>
“走吧，今天签了个大单子，比我想象的久好多啊。”如此高强度的谈判加技术讨论，他精神上的确有点吃不消了。“怎么说，请伱吃顿好？”</p>
“去城里吧。”韩辞微笑着建议道。</p>
其实对大部分女生而言，这一趟下来，恐怕心中很难生出什么好感。前前后后好几个小时，换麦芒这样的来了能无聊死。</p>
不过对韩辞来说，这种专业领域上的才能和专注投入，反而是一件挺加分的事情。</p></div>
直接愣在了原地，细看眼前的人，高了自己半头左右，人高马大。</p>
他身着宽松的衬衫和卫衣，有比较明显的训练痕迹。此刻正笑眯眯地盯着自己，肢体动作上显得有些局促。</p>
“你是....？”孟繁岐扬起左边眉毛，试探性地问道。</p>
“王恺，哥。”王恺嘿嘿笑着，请孟繁岐在一旁坐下，“请坐请坐，我是具体负责交接代码的。”</p>
王恺说着将自己的笔记本电脑拉到两人中间，“内部账号密码都给你创建好了，你需要把整个项目上传到指定位置，然后得有一些必要的代码注释，介绍和运行方法与流程。</p>
得确保各个部位的代码别人能看懂，所以说今天最后的任务就是让我弄懂整个算法，过一遍这个代码和技术，就算是交接完成了。”</p>
“没问题，这个我懂的。”代码交接，内部工具控制版本，代码有什么规范，哪里必须写注释，变量和函数的命名有什么规则和限制，这些东西孟繁岐都非常熟悉了。</p>
更别说，他还曾在尚海的白度就职过，代码习惯上肯定不会犯错，以至于不符合要求。</p>
他花了一周多重新优化了一下代码，之所以需要这么久，很大程度上也是因为交接需要很多必要的代码注释，文档的撰写。</p>
以便别人可以迅速看懂理解。</p>
“王凯歌是吧，这些东西我还算是了解，注释和文档我都写了。”孟繁岐说着，在王恺的电脑上操作了一番，从自己的github私人仓库拉下了最新版本的代码到本地。</p>
“我简单跟你过一遍整個流程，细节上的东西今天肯定没法全部搞通，我们留个联系方式，以后肯定还需要多次交流。”</p>
“是王恺，哥。”王恺有个口癖，见到厉害的人总是忍不住叫哥。配合其魁梧的身材，有些异样的反差。“我跟余总同名，都是一个恺字。”</p>
“哦哦哦。”孟繁岐恍然大悟，“你们这不都是硕博生，你至少也得二十五六了吧，管我叫什么哥？”</p>
“今年二十四，哥。”王恺答道，“术业有专攻，代码一道，达者为哥。在我们组内，我属于是弟中之弟了，放眼望去，全是我哥。”</p>
“意思是你是最菜的？”刚才三位高管在的时候，孟繁岐总有种领导在的感觉，不是很习惯。现在和王恺这样的普通员工打趣，才更有点工作时的感觉。</p>
“那怎么派了你来？”</p>
“肯定是一个笨鸟先飞嗷。”王恺对自己对自己的菜不以为耻，反以为荣，“如果交接能让我搞懂了，那就说明彻底没问题了，整个研究院的人肯定都能轻松拿下。”</p>
“还在划，还在划，来听大哥讲解了。”见孟繁岐已经拉下了项目，打开了文档和代码，王恺连忙起身招呼道。</p>
在中气十足的招呼声中，十几位研究成员应声而来，直接将两人团团围住。</p>
“嫂子，你坐这！”王恺见韩辞在一旁站着围观，顿时觉得自己表现的时候到了，连忙起身让座。</p>
“别乱说嗷，我哪有这么好命。”孟繁岐觉得这小子还挺有意思的，“说正事吧，文档和论文的草稿我这里都给了，这个你们仔细仔细去读，我就不直接讲了。”</p>try{ggauto();} catch(ex){}
“今天主要就是说一下主要脉络和逻辑。YOLO检测算法，就是youonlylookonce，只看一次。指的是对图片仅进行一次扫描，它的主要速度提升就来自于此。</p>
一个经典的检测方法的流程是这样的：先通过计算机图形学（或者深度学习）的方法，对图片进行分析，找出若干个可能存在物体的区域，将这些区域裁剪下来，放入一个图片分类器中，由分类器分类。</p>
最愚蠢的做法就是用多个尺寸的选框反复扫描图片，后面则是使用一些办法，筛选最有可能的一些区域。这些做法都是两步走的，看一次图片选感兴趣的区域，再看一次图片去为这个区域做分类。</p>
而我的做法是直接将整个图片划分成均匀的多个网格，其中每个格子都可以输出物体的类别和检测框的坐标。物体落在哪个区域，哪个区域就负责预测这个物体。</p>
我的网络输出是一维的，前N个数字代表N个类别的概率，后面X个数字代表X个检测框的概率，最后4X个数字用以描述检测框在图片上的位置。”</p>
“那怎么可能会快一两百倍呢？”有思维敏捷的白度研究员出声提问道，“比较注重速度的传统办法会削减提出的区域数量，通常最多也不过千余个。按照你的说法，你至少也需要数十个网格，每个网格又需要数个检测框，这样的话，感觉差别也不是非常大。”</p>
“如果我们采用7x7的网格+两个检测框的话，总数量就仅为98个检测框。此外，在骨干网络的设计还有非极大值抑制的具体操作顺序上，也有很大的调整空间。”</p>
“那性能应该会受到很大的影响吧？”</p>
“多类的目标应该怎么去做？”</p>
“这样的话，小目标的检测应该会是一个难题吧？”</p>
随着孟繁岐的讲解，在场的研究员们理解越来越深，问题也越来越多。</p>
孟繁岐不得不说，李彦弘的这个研究院确实聚集了一批相当出色且思维跳跃有创造力的青年程序员们。</p>
这才听了没有半小时，就已经能够问出相当有深度，有意义的问题了。</p>
其中有速度提升的来源，参数设置和意义这样孟繁岐很好解释的问题。</p>
也有对小目标检测的担忧，这种确实是YOLO算法硬伤的问题。</p>
讨论起技术内容来，时间总是过得特别快，不知不觉两三个小时过去，孟繁岐此行的任务总算是全部完成了。</p>
“走吧，今天签了个大单子，比我想象的久好多啊。”如此高强度的谈判加技术讨论，他精神上的确有点吃不消了。“怎么说，请伱吃顿好？”</p>
“去城里吧。”韩辞微笑着建议道。</p>
其实对大部分女生而言，这一趟下来，恐怕心中很难生出什么好感。前前后后好几个小时，换麦芒这样的来了能无聊死。</p>
不过对韩辞来说，这种专业领域上的才能和专注投入，反而是一件挺加分的事情。</p></div>